(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111642784.4 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 陈思翰　王硕佳　杨梦祺　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 代理人 李文静 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 目标状态的确定方法、 装置、 设备以及存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种目标状态的确定方法、 装 置、 设备以及存储介质， 属于计算机技术领域。 在 本申请实施例中， 在预测目标对象的状态时， 结 合了目标对象的目标对象信息和多个第一对象 的对象信息来确定多个第一相似度， 由于对象信 息包括属性信息和状态信息， 那么第一相似度也 就能够从属性和状态两个角度来综合体现目标 对象和第一对象之间的相似度， 该第一相似度的 准确性较高。 后续基于多个候选状态在多个第一 对象中的出现频率 以及多个第一相似度也就能 够较为准确的确定出多个第一概率， 通过多个第 一概率就确定出最终的目标候选状态。 上述过程 不依赖于判断条件， 在目标对象或第一对象 的对 象信息发生变更时也能够自动适应， 状态确定的 准确率较高。 权利要求书3页 说明书27页 附图5页 CN 114330885 A 2022.04.12 CN 114330885 A 1.一种目标状态的确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多个第一对象的对象信息， 所述对象信息包括属性信息和状态信息； 基于目标对象的目标对象信 息和所述多个第 一对象的对象信 息， 确定所述目标对象的 多个第一相似度， 所述第一相似度用于表示所述目标对象与所述第一对象之间的相似度； 基于多个候选状态在所述多个第一对象的对象信息中的出现频率以及所述多个第一 相似度， 确定所述 目标对象的多个第一概率， 所述第一概率为所述 目标对象将要处于所述 候选状态的概 率； 基于所述目标对象的多个第一概率， 从所述多个候选状态中确定出目标候选状态， 所 述目标候选状态为第一 概率符合目标概 率条件的候选状态。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标对象的目标对象信 息和所述 多个第一对象的对象信息， 确定所述目标对象的多个第一相似度包括： 基于所述目标对象信 息中的目标属性信 息和所述属性信 息， 确定所述目标对象的多个 属性相似度， 所述属性相似度为所述目标对象与所述第一对象之间的属性相似度； 基于所述目标对象信 息中的目标状态信 息和所述状态信 息， 确定所述目标对象的多个 状态相似度， 所述状态相似度为所述目标对象与所述第一对象之间的状态相似度； 基于所述多个属性相似度以及所述多个状态相似度， 确定所述目标对象的多个第 一相 似度。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标对象信 息中的目标属性 信息和所述属性信息， 确定所述目标对象的多个属性相似度包括： 对于所述多个第一对象中的任一第 一对象， 确定所述目标对象与所述第 一对象之间的 多个参考属性相似度， 所述参考属性相似度为所述目标属性信息中多个属性和所述第一对 象的属性信息中对应属性之间的相似度； 将所述多个参 考属性相似度进行融合， 得到所述目标对象的多个属性相似度。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标对象信 息中的目标状态 信息和所述状态信息， 确定所述目标对象的多个 状态相似度包括： 基于所述目标状态信息和所述状态信息， 生成状态矩阵， 所述状态矩阵用于表示所述 目标对象以及所述多个第一对象与多个 状态之间的对应关系； 基于所述状态 矩阵， 确定所述目标对象的多个 状态相似度。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标状态信 息和所述状态信 息， 生成状态 矩阵包括： 基于所述目标状态信 息和所述状态信 息生成初始状态矩阵， 所述初始状态矩阵的列用 于表示状态， 所述初始状态 矩阵的行用于表示对象； 基于所述目标状态信息和所述状态信息， 在所述初始状态矩阵中填充第一数值、 第二 数值和第三数值， 得到所述状态矩阵， 所述第一数值用于表示对象和状态具有一级对应关 系， 所述第二数值用于表示对 象和状态具有二级对应关系， 所述第三数值用于表示对 象和 状态具有三级对应关系。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标状态信 息和所述状态信 息， 在所述初始状态 矩阵中填充第一数值、 第二数值和第三数值， 得到所述状态 矩阵包括： 对于所述初始状态 矩阵中的任一 位置， 确定所述 位置对应的对象和状态；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114330885 A 2在所述对象的状态信 息指示所述对象与 所述状态具有一级对应关系的情况下， 在所述 位置填充所述第一数值； 在所述对象的状态信 息指示所述对象与 所述状态具有三级对应关系， 且所述对象与目 标状态具有二级对应关系的情况下， 在所述位置填充所述第二数值， 所述 目标状态的类型 与所述状态的类型相同； 在所述对象的状态信 息指示所述对象与 所述状态具有三级对应关系的情况下， 且所述 对象与所述目标状态也具有三级对应关系的情况 下， 在所述 位置填充所述第三数值。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述状态矩阵， 确定所述目标对 象的多个 状态相似度包括： 对于所述多个第一对象中的任一第 一对象， 确定所述第 一对象的状态信 息中各个状态 在所述状态矩阵中的第一逆频率， 所述第一逆频率与所述各个状态在所述状态矩阵中的出 现次数以及所述状态 矩阵中全部状态的总出现次数相关联； 基于所述状态矩阵、 所述第一逆频率以及第二逆频率， 确定所述目标对象与所述第一 对象之间的状态相似度， 所述第二逆频率为所述目标对象对应的各个状态在所述状态矩阵 中的逆频率。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 一对象的状态信 息中各个 状态在所述状态 矩阵中的第一逆频率包括： 对于所述第 一对象的状态信 息中的任一状态， 确定所述状态在所述状态矩阵中的第 一 出现次数以及所述状态 矩阵中全部状态的总出现次数； 将所述总出现次数与所述第一出现次数相除， 得到初始逆频率； 对所述初始逆频率进行对数运 算， 得到所述第一逆频率。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述状态矩阵、 所述第一逆频率 以及第二逆频率， 确定所述目标对象与所述第一对象之间的状态相似度包括： 从所述状态矩阵中获取所述目标对象的各个状态对应的数值以及所述第一对象的各 个状态对应的数值； 将所述第一逆频率、 第二逆频率、 所述目标对象的各个状态对应的数值以及所述第一 对象的各个状态对应的数值进 行融合， 得到所述目标对象与所述第一对象之间的状态相似 度。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于多个候选状态在所述多个第一 对象的对象信息中的出现频率以及所述多个第一相似度， 确定所述目标对象的多个第一概 率包括： 对于所述多个候选状态中的任一候选状态， 从所述多个第 一相似度中获取多个第 二相 似度， 所述多个第二相似度为所述 目标对象与多个第二对 象之间的相似度， 所述第二对 象 为所述多个第一对象中处于或曾经处于所述 候选状态的第一对象； 基于所述候选状态在所述多个第 一对象中的出现频率、 所述多个第 一相似度以及所述 多个第二相似度， 确定所述目标对象将要处于所述 候选状态的第一 概率。 11.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多个第 一对象属于第 一对象组， 所述 状态信息与所述目标对象信息中的目标状态信息均具有第一状态， 所述基于所述目标对象 的多个第一 概率， 从所述多个候选状态中确定出目标候选状态包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114330885 A 3